adam在最优值很远收敛

Adam优化算法在某些情况下可能会在最优值很远的地方收敛，这是因为Adam使用了自适应学习率来调整每个参数的更新步长。在某些情况下，这可能会导致Adam在搜索空间中跳过最优值，或者在最优值附近来回震荡而无法收敛。这个问题通常称为Adam的“鞍点问题”。

为了解决这个问题，可以尝试使用其他优化算法，例如SGD、Momentum或者RMSProp等。此外，还可以尝试调整Adam的超参数，包括学习率、beta1和beta2等，以更好地适应特定问题的搜索空间。另外，也可以考虑使用更高级的优化算法，例如Adagrad、Adadelta、AdamW等，这些算法可能比Adam更适合某些类型的问题。